一、需要导入的库：'''
作者:小宇
最后完成日期：2021.2.28
包含内容：knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类、支持向量机
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from sklearn.datasets import load_breast_cancer,load_iris,load_boston,load_digits #导入数据
from sklearn.naive_bayes
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2024-09-26 10:34:25
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这个例子只是对官方的决策树的几个例子进行解释，重点在于理解特征处理前的fit操作from pyspark import SparkConf
from pyspark.ml.feature import VectorIndexer
from pyspark.sql import SparkSession
import traceback
from pyspark.sql.types import *
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2024-02-23 20:53:08
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MATLAB随机森林回归模型：调用matlab自带的TreeBagger.mT=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2');
X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\
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2023-06-14 22:18:20
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⛄ 内容介绍RF算法原理随机森林算法的原理可以通过以下公式概括：对于给定的训练集，假设有N个样本，每个样本有M个特征。从训练集中进行有放回抽样，产生B个大小相同的训练集(bootstrap样本)。对于每个训练集，使用决策树算法构建一颗决策树模型。在构建决策树的过程中，对于每个节点，在随机选择的m个特征中选择最优的分割特征。重复步骤2和步骤3，构建B颗决策树模型。对于新样本，通过B颗决策树模型的投
分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测 目录分类预测 | Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测分类效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 分类效果基本介绍Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机森林和随机森林多特征分类预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现SSA-RF和RF麻雀算法优化随机
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2024-02-29 11:07:37
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灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种基于自然界灰狼行为的启发式优化算法，在2014年被提出。该算法模仿了灰狼群体中不同等级的灰狼间的优势竞争和合作行为，通过不断搜索最优解来解决复杂的优化问题。 &nb
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2024-08-03 22:44:06
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机器学习——随机森林及python实现什么是随机森林BaggingBagging方法如何训练与预测训练预测随机森林算法流程随机森林的训练流程随机森林的预测流程使用python实现随机森林数据介绍代码 什么是随机森林Bagging想要知道什么是随机森林，我们需要知道Bagging: Bagging 是 Bootstrap Aggregating 的英文缩写，刚接触的童鞋不要误认为 Bagging
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2023-12-07 22:52:56
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作者：吴健 一、随机森林基本概念 随机森林(Random forest) 是一种组成式的有监督学习方法。在随机森林中，我们同时生成多个预测模型，并将模型的结果汇总以提升预测模型的准确率。随机森林算法(预测和回归)主要包括一下三个方面：1.从原始数据随机有放回的抽取N个样本单元，生成决策或者回归树。2.在每一个节点随机抽取m<M个变量，将其作为分割节点的候选变量。每一个节点处
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2023-12-26 16:34:39
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文章目录**1.实验简介****2.算法分析****3.具体实现****4.代码****5.结果分析** 1.实验简介本次实验需要实现一个随机森林模型并在糖尿病数据集上进行回归预测。2.算法分析随机森林是由N颗简单的决策树组合而成，对于分类任务随机森林的输出可以采用简单的投票法决定随机森林的预测值；对于回归任务来说，就是把N颗回归决策树的输出结果进行平均。 对于随机森林来进行回归任务，可以分两个
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2023-09-04 14:52:37
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随机森林回归算法原理随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 随机森林的随机性体现在两个方面： 1、样本的随机性，从训练集中随机抽取一定数量的样本，作为每颗回归树的根节点样本；2、特征的随机性，在建立每颗回归树时，随机抽取一定数量的候选特征，从中选择最合适的特征作为分裂节点。 算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽
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2023-10-21 00:28:45
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随机森林（RandomForest）简单回归预测随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。对于分类问题，一个测试样本会送到每一颗决策树中进行预测，然后投票，得票最多的类为最终的分类结果；对于回归问题，随机森林的预测结果是所有决策树输出的均
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2023-08-02 08:07:01
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随机森林回归是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过组合多个决策树来进行回归任务。随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建： 随机森林由多个决策树组成。每个决策树都是通过对原始数据进行有放回的随机抽样（bootstrap抽样）来训练的。此外，在每次分裂节点时，算法随机选择一个特征子集进行分裂
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2024-07-08 23:20:47
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从BP神经网络训练模型后，想着换个模型训练训练数据集，于是在SVM和随机森林中选择，最后选择了随机森林。随机森林的原理不在这里做详细解释，有大佬比我讲的要好太多。我仅仅是就这我的代码做一些解释。导入这次代码所需要的库import numpy as np
import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import da
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2024-03-26 09:05:13
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回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 目录回归预测 | MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览基本介绍MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测 粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测（Matlab完整程序和数据） 输入6个特征，输出1个，即
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2024-08-20 20:21:13
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#随机森林也可以做回归和分类，而且效果比决策树是要好的，我们来学习一下随机森林吧：初体验，大部分参数与决策树一致：'''
1.随机森林：
随机森林属于一种集成算法，与我们之前关注的决策树有着很大的关系：
从字面上看我们就知道要建立的是很多颗树，但是之前我怀疑过，就是建立很多颗树顶多也就是找到最好的一颗，对数据的预测也不会有很大的提升吧；
但是我错了：装袋法：他不是找最好的一棵树，而是非常民主的平
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2024-02-29 12:11:23
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集成算法 ensemble通过在数据集上构建多个模型，集成所有模型的建模结果，得到一个综合的结果，以此来获得比单个
模型更好的分类或回归表现
装袋法bagging：
构建多个相互独立的基评估器（base estimator）,然后对其预测进行平均或多数表决原则来决定
集成评估器的结果。装袋法的代表模型就是随机森林
提升法boosting:
基评估器是相关的，是按顺序一一构
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2023-10-05 21:48:39
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目录前言 正文 01-集成学习简介 02-重抽样自举法简介 03-Bagging袋装法简介
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2024-08-09 17:40:55
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Kaggle房价预测作为Kaggle竞赛中的经典入门题目，我主要在kernels中学习其他人分析和处理数据的流程，首先是通过各类plt的图表，分析数据特征和房价之间的相关性载入数据集df_train = pd.read_csv('./input/train.csv')
df_test = pd.read_csv('./input/test.csv')房价整体分布概率直方图print(df_
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2024-02-22 14:21:45
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随机森林简介R randomForest包安装与加载分类Classification分类结果主坐轴分析随机选取2/3预测，1/3验证无监督分类分层抽样Reference猜你喜欢写在后面 随机森林简介如果读者接触过决策树（Decision Tree）的话，那么会很容易理解什么是随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——
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2023-12-06 18:58:11
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目录一、泛化误差二、方差和偏差三、随机森林调参1.导入数据包2.查看数据集 3.初次简单建模，查看效果四、调参1.调n_estimators①初步确定n_estimators②进一步确定范围2.网格搜索 ①使用网格搜索调整max_depth②微调max_feature③微调min_sample_leaf④微调min_sample_split⑤微调criterion⑥总结五、袋装
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2024-02-19 20:54:39
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